Mobile App Trends

Tendencias en aplicaciones móviles: IA y Big Data

¿Sabías que existen más de 8 millones de aplicaciones disponibles en las plataformas Android e iOS? En la actualidad, las aplicaciones móviles están transformando nuestras vidas, convirtiéndose en una parte integral de nuestro día a día, obligando a los desarrolladores a encontrar formas innovadoras de mejorar la experiencia del usuario y obtener una ventaja competitiva. 

En ese contexto, el big data es un gran paso para obtener insights para la toma de decisiones empresariales. Sin embargo, sin la Inteligencia artificial, gestionar grandes cantidades de datos puede ser un desafío. Por lo tanto, las aplicaciones IA son tan necesarias como las herramientas de análisis de big data para detectar patrones y ofrecer funcionalidades cognitivas para enormes cantidades de datos. 

Al trabajar con IA y big data, las empresas pueden obtener información valiosa que las vuelva más competitivas en este gran mercado. Para entender correctamente lo que explicaremos a continuación, veamos previamente algunas definiciones: 

  • Desarrollo de aplicaciones IA: al utilizar algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar recomendaciones y utilizar el procesamiento del lenguaje natural, el desarrollo de aplicaciones de IA crea aplicaciones móviles o web que utilizan la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del usuario. 
  • Big data: la tecnología big data procesa todos los datos recopilados para derivar información empresarial relevante y en tiempo real asociada con la productividad, las ganancias, los usuarios y más. Su ayuda fundamental radica en permitir que grandes cantidades de información sean escalables y potenciadas. 

Herramientas disponibles y cómo implementarlas 

En todo negocio, estar al tanto de las nuevas tendencias es importante. En el caso de las aplicaciones móviles, es aún más importante estar a la vanguardia de las herramientas de IA y cómo implementarlas. Veamos algunas de ellas: 

  1. ChatGPT 

A estas alturas sabemos que ChatGPT no necesita presentación, pero para aquellos que no lo han conocido aún, se trata de un asistente de IA que constituye una herramienta poderosa que puede ayudarte a acelerar el desarrollo de aplicaciones móviles interactuando en diálogo con los usuarios para resolver varios problemas o localizar herramientas de diseño UX. 

ChatGPT proporciona un nivel de precisión que ayuda a hacer efectivas las operaciones de generación de contenido, aumentando la productividad al ayudar a los profesionales a redistribuir su tiempo de la manera más eficiente posible. 

¿Cómo puede implementarse? 

  • Para crear fragmentos cortos de código y generar código base. 
  • Para ayudarte a depurar tu código, es decir, encontrar y corregir errores en el código de tu aplicación. 
  • Para generar ideas de funcionalidades para tu aplicación. 
  • Para priorizar funcionalidades y decidir ciuáles incluirás en tu producto mínimo viable (MVP). 
  1. CoreML 

CoreML se trata de integración. Es un marco de trabajo de Apple que puedes usar para integrar modelos de aprendizaje automático (ML) en tu aplicación iOS más fácilmente, utilizando una interfaz simple de arrastrar y soltar para un uso sencillo. 

¿Cómo puede implementarse? 

  • Para crear tu modelo de ML para tu aplicación. 
  • Crear una función de aprendizaje automático para crear un modelo personalizado que se base en tus datos.. 
  • Para importar modelos de bibliotecas de entrenamiento de terceros. 
  • Para agregar funcionalidades a tu aplicación, como el procesamiento y análisis de texto, convertir audio a texto, reconocimiento y análisis de imágenes y análisis de sonido. 
  • Para incorporar funciones como: análisis de sentimientos, transcripción de audio, reconocimiento facial, reconocimiento de códigos de barras y otros. 
  1. Github Copilot 

Conocido como asistente de codificación, tiene la capacidad de convertir indicaciones de lenguaje natural en sugerencias de codificación al trabajar con un lenguaje de programación diferente, como Python, Javascript, Swift y C++. Aunque no prueba el código, su mayor fortaleza es la automatización de la escritura de código repetitivo, lo que ahorra a los ingenieros tiempo y esfuerzo que pueden utilizar para centrarse en tareas más complejas. 

¿Cómo puede implementarse? 

  • Para integrarse en el entorno de desarrollo integrado (IDE) que estás utilizando para desarrollar tu aplicación móvil. 
  • Para ofrecer sugerencias basadas en IA según el contexto y las convenciones de estilo de tu código. 
  1. Mintlify 

Todos sabemos que tener una documentación de código clara y comprensible es importante, pero también sabemos que a veces crear documentación puede ser una de las tareas más tediosas que los ingenieros de software deben enfrentar. Por esa razón, muchos de ellos han optado por Mintlify. 

¿Cómo puede implementarse? 

  • Para automatizar la creación de documentación de código. 
  • Para escanear tu código y generar documentación para explicarlo, minimizando el riesgo de error humano. 
  • Para producir documentación legible y comprensible. 
  1. ML Kit y la integración de Gemini 

ML Kit es una solución robusta si lo que buscas es integrar aprendizaje automático en tu aplicación móvil. Como el kit de desarrollo de aplicaciones (SDK) fácil de usar de Google, ofrece modelos de ML listos para producción optimizados para móviles, lo que te permite mejorar tu aplicación con solo unas pocas líneas de código. Compatible con dispositivos Android e iOS, ML Kit también admite funcionalidad sin conexión, asegurando que las características de aprendizaje automático, como el procesamiento de datos, permanezcan en el dispositivo, mejorando la privacidad y la eficiencia. 

La introducción de Gemini, el último y más avanzado modelo de IA de Google, está preparado para revolucionar aún más el desarrollo de aplicaciones, trabajando en sinergia con ML Kit. Gemini aporta capacidades multimodales, lo que significa que puede entender y procesar varios tipos de información, como texto, audio, imágenes y video. Esta versatilidad allana el camino para crear aplicaciones más sofisticadas que ofrecen interacciones de usuario multifacéticas. 

Los aspectos destacados del impacto de Gemini incluyen: 

  • Aplicaciones diversas: Gemini puede aplicarse en diferentes sectores, como educación personalizada, salud, experiencias de consumo e industrias creativas, ofreciendo una amplia utilidad. 
  • Aplicaciones en dispositivos: el modelo Gemini Nano está adaptado para aplicaciones en dispositivos, permitiendo un procesamiento de IA eficiente y en tiempo real en dispositivos móviles y computación periférica. 
  • Rendimiento de última generación: con Gemini Ultra logrando resultados destacados en varios puntos de referencia, se observan mejoras en precisión y eficiencia sobre los modelos de IA existentes. 
  • Accesibilidad para desarrolladores: Gemini Pro, integrado en el SDK de Google AI y accesible a través de la API de Gemini, simplifica el desarrollo de funciones de aplicaciones potenciadas por IA. 
  • Computación cuántica e impacto en TI: como un avance significativo en la computación cuántica, Gemini tiene el potencial de transformar aplicaciones de TI y ciberseguridad. 

Cómo utilizar la IA para el desarrollo móvil

La IA se ha convertido en una herramienta esencial en el desarrollo de aplicaciones móviles y su futuro se relaciona íntimamente con los rápidos avances en inteligencia artificial como son, por ejemplo, la personalización y la recomendación. 

Esto promete un inmenso potencial para dar forma al panorama del desarrollo de aplicaciones y transformar las experiencias de los usuarios, pero ¿cómo se utiliza? Aquí hay algunos ejemplos: 

  1. Personalización: hoy en día, todos quieren una experiencia personalizada y ello es posible con algoritmos de IA que analizan los datos del usuario y sacar conclusiones sobre su comportamiento, sus preferencias y contexto para ofrecerle una experiencia personalizada. De esta manera, las aplicaciones se volverán más intuitivas y centradas en el usuario, ayudando a proporcionar una experiencia única y a la medida de cada usuario. 
  1. Procesamiento de lenguaje natural: esta ventaja permite a los usuarios interactuar con las aplicaciones de manera conversacional para mejorar la conveniencia y la accesibilidad. De esta manera, la aplicación entenderá y responderá a las necesidades de los usuarios de manera conversacional e intuitiva. Asistentes de voz o chatbots como Siri y Google Assistant son ejemplos de aplicaciones impulsadas por IA que aseguran interacciones de usuario sin problemas. 
  1. Mejorar el compromiso del usuario mediante recomendaciones: todos hemos estado allí. No sabemos lo que queremos, pero de repente la aplicación recomienda algo que parece interesante para nosotros. Aquí es donde entran en juego los motores de recomendación impulsados por IA. Estos analizan el comportamiento del usuario, el historial de compras y las preferencias para generar recomendaciones personalizadas, mejorando así el compromiso del usuario con la aplicación y aumentando las tasas de conversión. 

Cómo escalar tu aplicación con IA

Con el tiempo, quedó en evidencia cómo la inteligencia artificial ha revolucionado la industria del desarrollo de aplicaciones móviles. Esta poderosa tecnología surgió como un cambio significativo, mejorando la experiencia del usuario y el aprendizaje automático. 

Consejos para escalar tu aplicación con IA

  • Reducir las tareas manuales: la IA ha reducido tareas repetitivas como la generación de código. Ahora, la IA puede generar automáticamente fragmentos de código, acelerando el proceso de desarrollo y ahorrando tiempo a los desarrolladores. 
  • Mejorar las pruebas y el aseguramiento de la calidad: con la ayuda de algoritmos impulsados por IA, puedes identificar y corregir automáticamente errores simulando escenarios de trabajo reales y asegurando pruebas exhaustivas en diversas configuraciones de dispositivos y sistemas operativos para optimizar el rendimiento de tu aplicación. 
  • Mejora de la colaboración: gracias a las herramientas colaborativas basadas en IA, puedes proporcionar características como revisión de código en tiempo real, generación automática de documentación y gestión inteligente de tareas. La comunicación y la colaboración entre los equipos de desarrollo es productiva y eficiente. 

Veamos cómo puedes escalar tu aplicación a través del aprendizaje automático como un subconjunto de IA: 

  • Análisis predictivo: con la ayuda de algoritmos de Machine Learning, analizar big data es más fácil. Esto ayuda a identificar patrones y tendencias de consumo y, a través del análisis predictivo, es simple para los desarrolladores predecir las preferencias de los usuarios, prever la demanda y optimizar las características de la aplicación para un mejor compromiso del usuario. 
  • Personalización inteligente: los sistemas de recomendación impulsados por IA y los algoritmos de personalización ayudan a ofrecer experiencias altamente customizadas. Esta herramienta nos permite comprender las preferencias, el comportamiento y la demografía del usuario y así ofrecer contenido a la medida a través de recomendaciones, mejorando la satisfacción y el compromiso del usuario. 
  • Automatización inteligente: tareas difíciles como la entrada de datos, la moderación de contenido y el soporte al cliente ahora están automatizadas gracias a bots y asistentes virtuales impulsados por IA, ayudando a los desarrolladores a concentrarse en tareas más complejas. 

A pesar de que el desarrollo de aplicaciones con IA rápidamente se está convirtiendo en el camino a seguir para llevar tu aplicación al siguiente nivel, es importante hacerlo correctamente y tener un plan que garantice la escalabilidad. 

Estos son algunos pasos que puedes seguir para asegurarte de poder escalar tus soluciones de IA: 

  1. Utiliza plataformas de IA basadas en la nube para gestionar tus modelos, como AWS (Amazon Web Services) AI, Azure AI y Google Cloud AI, para manejar un gran aumento en la demanda. 
  1. Diseña tus sistemas de IA para que sean modulares, para actualizar o reemplazar componentes individuales sin tener que revisar todo el sistema. 
  1. Invierte en Edge AI, para reducir la latencia y la carga en tus servidores centrales. 

Cuando se trata del futuro de las aplicaciones móviles, el big data juega un papel fundamental, debido a su rendimiento simple y características avanzadas. Este ya se ha convertido en una parte esencial de la industria de aplicaciones móviles. 

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